我有如下代码:
def infball_proj(mu, beta):
newmu = np.zeros(mu.shape)
if len(mu.shape) == 2:
for i in range(mu.shape[0]):
for j in range(mu.shape[1]):
if np.abs(mu[i,j]) > beta:
newmu[i,j] = np.sign(mu[i,j]) * beta
else:
newmu[i,j] = mu[i,j]
return newmu
elif len(mu.shape) == 1:
for i in range(mu.shape[0]):
if np.abs(mu[i]) > beta:
newmu[i] = np.sign(mu[i]) * beta
else:
newmu[i] = mu[i]
return newmu
有没有更聪明的方法可以做到这一点,所以我不必写两种不同的情况?如果我有一个可以缩放到任意尺寸(即轴数)的版本,那就太好了。
答案 0 :(得分:1)
类似的事情应该可以完成:
uniqueEvent
或者,如果我理解正确,
newmu = np.where(np.abs(mu) > beta, np.sign(mu) * beta, mu)
答案 1 :(得分:1)
mu[np.abs(mu)>beta] = np.sign(mu[np.abs(mu)>beta]) * beta
np.abs(mu)>beta
将创建一个布尔数组,然后可将其用于boolean indexing。
LHS mu[np.abs(mu)>beta]
将返回由布尔索引选择的元素的视图,并可将其分配给所需的值,即RHS。
记住:尝试避免NumPy数组的for循环,因为它效率很低。